NVIDIA et ses partenaires présentent l'avenir de la fabrication pilotée par l'IA à Hannover Messe 2026

Cadence étend ses partenariats en IA et robotique avec Nvidia et Google Cloud

Cadence Design Systems a annoncé cette semaine, lors de son événement CadenceLIVE, deux nouvelles collaborations dans le domaine de l'intelligence artificielle : un approfondissement de son partenariat avec Nvidia, et une intégration inédite avec Google Cloud. Avec Nvidia, l'objectif est de combiner la simulation physique, le calcul accéléré et l'IA pour concevoir et déployer des systèmes robotiques et des infrastructures à grande échelle. Concrètement, Cadence intègre ses outils de simulation multiphysique avec les bibliothèques CUDA-X de Nvidia, ses modèles d'IA et son environnement de simulation basé sur Omniverse. Ces outils modélisent les interactions thermiques, électriques et mécaniques pour permettre aux ingénieurs d'évaluer le comportement des systèmes dans des conditions réelles, avant tout déploiement physique. Le PDG de Nvidia, Jensen Huang, présent à l'événement, a résumé l'ambition commune : "Nous travaillons avec vous sur l'ensemble des systèmes robotiques." Côté Google Cloud, Cadence a présenté un nouvel agent IA dédié à l'automatisation des étapes avancées de conception de puces, notamment la traduction des circuits en implantations physiques sur silicium. Cet agent s'appuie sur les modèles Gemini de Google et sera déployé directement dans le cloud. La plateforme ChipStack AI Super Agent de Cadence affiche des gains de productivité allant jusqu'à dix fois dans les premiers déploiements, sur des tâches de conception et de vérification. Ces annonces ont des implications directes pour plusieurs secteurs industriels. Dans la robotique, la simulation physique précise permet de générer des jeux de données d'entraînement sans avoir à collecter de données dans le monde réel, ce qui réduit considérablement les coûts et les délais. Comme l'a souligné le PDG de Cadence, Anirudh Devgan : "Plus les données générées sont précises, meilleur sera le modèle." Des géants de l'automatisation industrielle tels qu'ABB Robotics, FANUC, YASKAWA et KUKA intègrent déjà ces outils dans leurs flux de mise en service virtuelle pour tester des lignes de production entières avant leur déploiement physique. Pour la conception de semi-conducteurs, le passage à des agents IA capables d'automatiser les étapes de layout promet d'accélérer des cycles de développement qui comptent parmi les plus longs et coûteux de l'industrie technologique. Ces partenariats s'inscrivent dans une tendance de fond : la convergence entre conception électronique assistée par ordinateur, IA générative et jumeaux numériques. Cadence, acteur historique de l'EDA (Electronic Design Automation) aux côtés de Synopsys et Mentor, cherche à se repositionner comme une plateforme d'ingénierie systémique intégrant l'IA à chaque étape du cycle de conception. Nvidia, de son côté, poursuit l'expansion de son écosystème Omniverse au-delà du jeu et de la visualisation, vers l'industrie lourde et la robotique physique. L'utilisation de Google Cloud comme vecteur de déploiement des outils de Cadence signale également une montée en puissance du cloud dans des workflows traditionnellement dominés par des infrastructures locales. Les prochaines étapes attendues incluent des annonces de clients utilisant la plateforme ChipStack ainsi qu'une généralisation des agents IA à d'autres étapes du design de puces.

NVIDIA et Google Cloud s'associent pour faire avancer l'IA physique et à base d'agents

NVIDIA et Google Cloud ont annoncé cette semaine, lors de la conférence Google Cloud Next à Las Vegas, une nouvelle étape majeure dans leur partenariat vieux de plus de dix ans. Au cœur de l'annonce : le lancement des instances bare-metal A5X, alimentées par les systèmes rack NVIDIA Vera Rubin NVL72, qui promettent un coût d'inférence jusqu'à dix fois inférieur et un débit de tokens dix fois plus élevé par mégawatt par rapport à la génération précédente. Ces infrastructures s'appuient sur les interconnexions NVIDIA ConnectX-9 SuperNICs couplées au réseau Google Virgo de nouvelle génération, permettant de déployer des clusters allant jusqu'à 80 000 GPU Rubin sur un site unique, et jusqu'à 960 000 GPU dans une configuration multisite. Par ailleurs, Google Cloud met en préversion les modèles Gemini sur Google Distributed Cloud avec les GPU NVIDIA Blackwell et Blackwell Ultra, ainsi que des machines virtuelles confidentielles garantissant le chiffrement des données en cours d'utilisation. Des acteurs comme OpenAI et Thinking Machines Lab utilisent déjà ces infrastructures pour des charges d'inférence massives, notamment pour faire tourner ChatGPT. Ces annonces représentent un saut qualitatif significatif pour les entreprises qui cherchent à industrialiser l'IA agentique et l'IA physique, c'est-à-dire les systèmes capables d'agir de manière autonome dans des environnements réels, comme les robots ou les jumeaux numériques en usine. La réduction drastique des coûts d'inférence change concrètement l'équation économique pour les développeurs d'applications IA à grande échelle. La possibilité de déployer les modèles Gemini en environnement souverain, sur des données sensibles restant chiffrées y compris pendant leur traitement, répond à une exigence croissante des entreprises et des gouvernements en matière de conformité et de confidentialité. L'intégration de modèles ouverts NVIDIA Nemotron dans la plateforme Gemini Enterprise Agent Platform élargit également les options des équipes techniques qui souhaitent combiner modèles propriétaires et open source. Ce partenariat s'inscrit dans une compétition intense entre les grands fournisseurs de cloud pour capter les budgets d'infrastructure IA, qui se chiffrent désormais en dizaines de milliards de dollars annuellement. Google Cloud cherche à rattraper son retard sur AWS et Microsoft Azure, qui ont pris de l'avance sur l'hébergement des charges d'entraînement et d'inférence des grands modèles de langage. En s'associant étroitement à NVIDIA, dont les GPU dominent encore largement le marché de l'accélération IA, Google se positionne comme une plateforme de référence pour la prochaine vague, celle des agents autonomes et de la robotique industrielle. La feuille de route annoncée, avec la transition de Blackwell vers Vera Rubin, suggère que la cadence d'innovation s'accélère et que les entreprises devront adapter leur infrastructure régulièrement pour rester compétitives.

NVIDIA et Marvell s’unissent pour révolutionner les infrastructures IA

NVIDIA et Marvell Technology ont annoncé un partenariat stratégique majeur, scellé par un investissement de 2 milliards de dollars de NVIDIA dans Marvell. L'accord s'articule autour de NVLink Fusion, une plateforme modulaire permettant de construire des infrastructures d'IA semi-personnalisées. Concrètement, Marvell apportera des XPU (processeurs accélérés sur mesure) et un réseau évolutif compatible, tandis que NVIDIA fournit l'ensemble de son arsenal matériel : processeurs Vera, cartes réseau ConnectX, DPU BlueField, interconnexion NVLink, commutateurs Spectrum-X et capacité de calcul déployable en rack. Le titre Marvell a bondi de 11 % dès l'annonce mardi, signe que les marchés ont immédiatement perçu la portée de l'accord. Le partenariat couvre également les réseaux télécoms, via NVIDIA Aerial AI-RAN, avec des ambitions sur la 5G et la future 6G, ainsi que sur des technologies d'interconnexion optique et de photonique sur silicium pour améliorer les performances et réduire la consommation énergétique. Pour les entreprises qui développent leurs propres puces d'accélération, NVLink Fusion ouvre la voie à des architectures hybrides entièrement compatibles avec l'écosystème NVIDIA — GPU, réseau et stockage compris. C'est un changement structurel : jusqu'ici, intégrer des composants tiers dans une infrastructure NVIDIA relevait du casse-tête d'interopérabilité. Désormais, les hyperscalers, opérateurs télécom et acteurs du cloud pourront combiner des XPU Marvell avec la stack NVIDIA sans friction. Pour les utilisateurs finaux, l'impact est indirect mais réel : des modèles d'IA générative plus complexes pourront tourner à moindre latence, ce qui se traduit par des services de recommandation, de création de contenu ou de simulation plus réactifs. Dans les télécoms, l'alliance prépare le terrain pour des réseaux 5G/6G capables de supporter des usages exigeants comme la télémédecine en temps réel ou les véhicules autonomes. Ce rapprochement s'inscrit dans un contexte de demande explosive en capacité de calcul, portée par la généralisation de l'IA générative et l'explosion des volumes de données. Jensen Huang, PDG de NVIDIA, parle lui-même d'une "ère de supercalcul" en cours d'avènement. Face à cette pression, les grandes entreprises technologiques mondiales s'engagent dans une course à la construction de centres de calcul dédiés, et NVIDIA cherche à s'imposer comme la colonne vertébrale incontournable de ces infrastructures. Marvell, de son côté, se repositionne comme fournisseur clé de silicium personnalisé pour l'IA — un marché en pleine effervescence où Amazon, Google et Microsoft développent déjà leurs propres puces. L'investissement de 2 milliards de dollars de NVIDIA dans Marvell est autant un signal industriel qu'une manœuvre défensive : consolider l'écosystème avant que les alternatives ne s'imposent.

💬 NVIDIA ne se contente plus de vendre des GPU, il construit le système nerveux de toute l'infrastructure IA. NVLink Fusion, c'est le genre de coup qu'on voit venir mais dont on mesure mal l'ampleur : permettre à Marvell (et demain à d'autres) de brancher leurs puces custom directement dans l'écosystème NVIDIA, c'est verrouiller le marché de façon beaucoup plus subtile qu'un simple rachat. Les 2 milliards d'investissement, c'est pas de la philanthropie, c'est de la consolidation défensive avant qu'AMD ou les hyperscalers in-house ne s'imposent.

La puce Vera de Nvidia, le pari à 200 milliards de dollars que Jensen Huang veut mettre en avant

Nvidia a publié mercredi ses résultats du premier trimestre fiscal avec un chiffre d'affaires de 81,62 milliards de dollars, dépassant les 78,86 milliards attendus par les analystes. La guidance pour le deuxième trimestre est fixée à 91 milliards, là encore au-dessus des 86,84 milliards anticipés par Wall Street. Mais lors de la conférence avec les analystes, le PDG Jensen Huang a mis en avant un élément stratégique souvent éclipsé par les chiffres trimestriels : le processeur Vera. Huang estime que cette puce CPU ouvre un marché adressable de 200 milliards de dollars, entièrement distinct du marché d'un billion de dollars déjà projeté pour les GPU Blackwell et Rubin entre 2025 et 2027. Il prévoit que les revenus issus de Vera atteindront 20 milliards de dollars d'ici la fin de l'exercice fiscal en cours, ce qui en ferait le deuxième poste de revenus de l'entreprise. La plateforme complète Vera Rubin, combinant le CPU Vera avec les GPU Rubin, doit être lancée plus tard cette année. La mise sur Vera répond à une menace structurelle sur le segment de l'inférence. Google, Amazon et Microsoft devraient investir collectivement plus de 700 milliards de dollars dans l'infrastructure IA cette année, contre environ 400 milliards en 2025, mais développent simultanément leurs propres puces maison pour faire tourner les modèles d'IA à grande échelle. Les TPU de Google, Trainium d'Amazon, ainsi que les offres d'Intel et AMD positionnent désormais sérieusement leurs processeurs sur l'inférence, le maillon où la domination GPU de Nvidia est la plus exposée. Entraîner de grands modèles reste le terrain de chasse exclusif de Nvidia, mais générer des réponses en temps réel et à l'échelle, c'est là que la concurrence fait son chemin. La puce Vera a été développée en partie grâce à une technologie issue de Groq, une startup spécialisée dans l'inférence, dans le cadre d'un accord de licence estimé à environ 17 milliards de dollars. L'enjeu immédiat reste l'approvisionnement. Huang a reconnu sans détour que Nvidia sera probablement en tension sur les stocks durant toute la durée de vie de la plateforme Vera Rubin. Pour anticiper, les engagements d'approvisionnement de l'entreprise ont bondi à 119 milliards de dollars au premier trimestre, contre 95,2 milliards le trimestre précédent. Nvidia a également annoncé un programme de rachat d'actions de 80 milliards de dollars et relevé son dividende trimestriel de 1 centime à 25 cents par action. Malgré ces signaux de confiance, le titre a reculé de 1,6 % en after-hours : les analystes estiment que les performances record sont désormais intégrées dans le cours. La vraie question est de savoir si Nvidia peut convaincre que la dynamique de dépenses en IA restera solide jusqu'en 2027 et 2028, dans un contexte où les géants du cloud bâtissent activement des alternatives à ses GPU.

💬 Le chiffre qui compte vraiment, c'est pas les 81 milliards de revenus. C'est que Google, Amazon et Microsoft vont dépenser 700 milliards en infra IA cette année, en bonne partie pour construire leurs propres puces et sortir de la dépendance Nvidia sur l'inférence. Vera, c'est Jensen qui joue défensif avant que les dégâts arrivent, et c'est ça que les résultats record font oublier.